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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种复杂过程的智能调度优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115238995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210876529.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种复杂过程的智能调度优化方法是由曹政才;林诚然;周利杰;马倩设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂过程的智能调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于复杂过程的智能调度优化方法，其中，方法包括以下步骤：根据实际情况确定工件数量以及机器数量，生成包含P个向量的原始种群，每个向量表示所有工件分配到各个机器的一种方案，以及这种方案下各工件的加工顺序；采用独热编码将种群映射到欧式空间；训练自编码神经网络，并对独热编码向量进行降维产生低维种群；对原始种群和低维种群各自采用进化算法迭代产生临时种群；利用自编码神经网络的解码模块对低维临时种群进行升维；评价临时种群中各个体的调度性能指标，根据贪婪准则保留部分个体并生成子代种群。该方法融合机器学习与群体智能，可有效对组合优化的高维解空间进行搜索，进而能够有效解决复杂过程的调度优化问题。

本发明授权一种复杂过程的智能调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂过程的智能调度优化方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1：根据实际情况确定工件数量以及机器数量，对进化算法种群进行初始化，生成包含P个向量的原始种群，记做X0＝{x10,...,xP0}，其中，一个向量xu0,u＝1,...,P表示所有工件分配到各个机器的一种方案，以及这种方案下各工件的加工顺序； 步骤2：采用进化算法对初始化后的原始种群X0执行R次迭代，记录迭代过程中产生的所有R代种群X0,...,XR；采用独热编码将这R个种群中所有个体分别映射到欧式空间，得到P·R个独热编码向量，作为训练数据训练自编码神经网络Q，该网络包括编码模块QE和解码模块QD； 步骤3：在第R+1代及以后的迭代过程中，将第R次迭代得到的进化算法种群XR视为初始种群，并额外生成一个种群VR＝XR，称作低维种群，将第t代种群及第t代低维种群分别记做Xt和Vt，其中，当前迭代次数为tt≥R，在第t代种群的迭代过程中：首先，通过独热编码将低维种群Vt映射到欧式空间得到其次，利用训练得到的自编码神经网络编码模块QE对降维，生成低维种群再次，对Xt和各自采用进化算法迭代，分别生成X't和最后，利用训练得到的自编码神经网络解码模块QD将映射到原始解空间，得到V't，即从第t代种群Xt和Vt中得到两个临时种群X't与V't； 步骤4：评价X't与V't中各个个体的调度性能指标，根据贪婪准则保留部分个体并生成t+1代种群Xt+1与Vt+1，反复迭代至满足终止算法条件，即可得到最优化智能调度方案XT，其中T为最大迭代次数。

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